数据仓库论文的写作方向、论点和论证方式有哪些？

论点（一）：数据仓库的概念和基本架构

⑴.论证方式：通过介绍数据仓库概念、结构和组成部分来说明数据仓库的基本架构。

⑵.示例：介绍数据仓库的三层架构和数据仓库的元数据管理。

⑶.写作方向：可以从数据仓库的定义、特点和优势入手，然后分别介绍数据仓库的物理存储、逻辑架构和数据模型等方面的内容。

论点（二）：数据仓库的设计流程和方法

⑴.论证方式：通过描述数据仓库的设计流程和方法，说明如何进行数据仓库的规划、建设和优化。

⑵.示例：介绍数据仓库设计的标准流程和方法，包括需求分析、数据建模、ETL过程、报表和分析等。

⑶.写作方向：可以从数据仓库的设计要点、流程和方法入手，然后着重讲解数据仓库需求分析、数据建模和ETL过程的注意事项和方法。

论点（三）：数据仓库中的数据质量管理

⑴.论证方式：通过介绍数据仓库中的数据质量概念和方法，来说明如何保证数据仓库的数据质量。

⑵.示例：介绍数据质量管理的方法和流程，包括数据清洗、数据补齐、数据去重、错误处理等。

⑶.写作方向：可以从数据仓库数据质量的重要性、管理的方法和过程入手，然后着重阐述数据清洗和数据补齐的具体方法和注意事项。

论点（四）：数据仓库的应用场景

⑴.论证方式：通过介绍数据仓库在不同领域的应用场景，说明数据仓库的实际应用价值。

⑵.示例：介绍数据仓库在金融领域、电商领域、医疗领域和制造业等领域的具体应用。

⑶.写作方向：可以从多角度来阐述数据仓库在不同领域的应用和取得的成果，涉及到数据挖掘、数据分析、决策支持等方面。

论点（五）：数据仓库的性能优化

⑴.论证方式：通过介绍数据仓库的性能指标和优化方法，来说明如何提高数据仓库的查询效率和处理速度。

⑵.示例：介绍数据仓库的性能指标和优化方法，包括索引优化、数据分区、查询优化等。

⑶.写作方向：可以从性能优化的目的、思路和方法来阐述数据仓库性能优化的重要性和具体实现方法，重点介绍各种优化方法的具体实践。

论点（六）：数据仓库与大数据的关系

⑴.论证方式：通过介绍数据仓库和大数据的应用场景和特点，来说明两者的关系和相互融合的意义。

⑵.示例：介绍数据仓库和大数据的应用场景和特点，重点讲解数据仓库和Hadoop等大数据技术的结合。

⑶.写作方向：可以从数据仓库和大数据的关系和发展趋势来阐述数据仓库和大数据技术融合的必要性和实际应用情况。

论点（七）：数据仓库安全管理

⑴.论证方式：通过介绍数据仓库安全管理的重要性、方法和流程，来说明如何保障数据仓库的安全。

⑵.示例：介绍数据安全管理的方法和流程，包括基本的安全管理原则、安全备份和恢复等。

⑶.写作方向：可以从数据仓库安全管理的原则、方法和流程来介绍如何实现数据安全和讲解数据泄露的风险和处理方法。

论点（八）：数据仓库的维护和管理

⑴.论证方式：通过介绍数据仓库的维护和管理方法，来说明如何保证数据仓库的稳定性和可靠性。

⑵.示例：介绍数据仓库的维护和管理方法，包括运维管理、服务器维护、数据备份、监控和诊断等。

⑶.写作方向：可以从数据仓库的维护和管理方法入手，具体讲解数据仓库运维的注意事项和方法，重点介绍服务器维护和数据监控诊断的工具和技术。

论点（九）：数据仓库的发展趋势

⑴.论证方式：通过介绍数据仓库的发展历程和现状，来说明数据仓库的发展趋势和未来发展前景。

⑵.示例：介绍数据仓库的发展历程和现状，包括数据仓库技术、应用和市场前景。

⑶.写作方向：可以从数据仓库的发展动态、技术趋势和未来应用场景入手，重点介绍数据仓库和大数据、人工智能、云计算等新兴技术的结合和应用。